論文の概要: Generating Molecular Conformer Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17932v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 22:53:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 19:52:42.986739
• Title: Generating Molecular Conformer Fields
• Title（参考訳）: 分子コンバータフィールドの生成
• Authors: Yuyang Wang, Ahmed A. Elhag, Navdeep Jaitly, Joshua M. Susskind, Miguel Angel Bautista
• Abstract要約: 分子グラフから3次元空間の点へ要素をマッピングする連続関数としてコンバータをパラメータ化する。 次に、拡散生成モデルを用いて、これらの関数上の分布を学習する際、コンバータを生成することの学習問題を定式化する。 我々のアプローチは単純でスケーラブルであり、挑戦的な分子コンフォーマー生成ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.240888443326888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we tackle the problem of generating conformers of a molecule in 3D space given its molecular graph. We parameterize these conformers as continuous functions that map elements from the molecular graph to points in 3D space. We then formulate the problem of learning to generate conformers as learning a distribution over these functions using a diffusion generative model, called Molecular Conformer Fields (MCF). Our approach is simple and scalable, and achieves state-of-the-art performance on challenging molecular conformer generation benchmarks while making no assumptions about the explicit structure of molecules (e.g. modeling torsional angles). MCF represents an advance in extending diffusion models to handle complex scientific problems in a conceptually simple, scalable and effective manner.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分子グラフを与えられた3次元空間における分子のコンフォメータ生成問題に取り組む。 これらを分子グラフから3次元空間内の点への要素を写像する連続関数としてパラメータ化する。 次に、分子適合体場(mcf)と呼ばれる拡散生成モデルを用いて、これらの関数上の分布を学習することで適合体を生成するための学習の問題を定式化する。 我々のアプローチは単純でスケーラブルであり、分子の明示的な構造(例えば、ねじれ角のモデリング)を仮定することなく、挑戦的な分子コンホメータ生成ベンチマークにおける最先端のパフォーマンスを達成する。 MCFは、概念的に単純でスケーラブルで効果的な方法で複雑な科学的問題を扱うために拡散モデルを拡張している。

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